圖像縮放是數字圖像處理中常用的技術之一。隨著數字媒體的普及，圖像縮放算法變得越來越重要。本文將探討圖像縮放的原理，著重介紹兩種常用的插值算法——最近鄰插值和雙線性插值，并提供對應的代碼實現。我們將解釋這些算法的工作原理，以及如何選擇最適合您應用場景的算法。 ? 開發中可能非專業的開發人員外，其他人不會對其涉獵，但是圖像的縮放這個話題確實值得我們學習和研究。 ? 圖像包含圖片和視頻，當你看視頻時全屏變小窗，小窗變大屏等都用到了圖像縮放，就視頻而言，不同分辨率的切換也用到了縮放算法，比如，電影分辨率是 1080P，播放器的窗口大小是720P，則需要將電影畫面從1080P縮小到720P再播放。如果你點擊全屏播放，播放窗口變成了4K，則需要將電影畫面做放大處理，即放大到4K之后再播放。 ?

那圖像縮放算法都有哪些呢？

他們的原理是什么？

在Android開發中怎么使用

圖像縮放算法

圖像縮放算法可以分為兩類：插值算法和基于變換的算法。下面是一些常見的圖像縮放算法： ?

最近鄰插值算法（Nearest Neighbor Interpolation）：最簡單的插值算法，對于每個縮放后的像素點，選擇與其最近的原始像素點的值作為它的值。該算法容易實現，但會導致圖像出現鋸齒狀的邊緣。

雙線性插值算法（Bilinear Interpolation）：該算法在最近鄰插值算法的基礎上，加入了對相鄰四個像素點的加權平均，使得圖像邊緣更加平滑。

雙三次插值算法（Bicubic Interpolation）：該算法在雙線性插值算法的基礎上，對相鄰16個像素點進行加權平均，得到更加平滑的圖像。

Lanczos插值算法（LanczosInterpolation）：該算法使用了一種卷積方法，通過對像素點周圍的采樣點進行加權平均，得到縮放后像素點的值。該算法在保持圖像細節的同時，會對圖像進行輕微模糊。

Sinc插值算法（SincInterpolation）：該算法基于信號處理中的Sinc函數，使用卷積方法對像素點進行加權平均。該算法在保持圖像細節的同時，會對圖像進行一定的模糊，但比Lanczos插值算法的模糊程度小。

基于變換的算法：除了插值算法，還有一些基于變換的算法，如雙線性變換、雙三次變換、圖像金字塔等。這些算法會對原始圖像進行一定的變換，再進行縮放。這些算法通常能夠產生更高質量的縮放結果，但計算復雜度也更高。

這些算法已經在行業中有較多的資料和使用文獻，我這里簡單梳理一下他們的原理以及在Android中怎么使用這些算法。 ?

縮放的原理

? 首先要明確一點就是圖像的縮放就是將原圖像的已有像素經過加權運算得到目標圖像的目標像素。比如說，我們已有圖像是720P的分辨率，稱之為原圖像，我們需要放大到1080P，我們稱這個1080P圖像是目標圖像。目標圖像在寬度方向上放大了1920 / 1280 = 1.5倍，高度方向上也放大了1080 / 720 = 1.5倍。 ? 那怎么通過720的圖像生成1080的圖像呢？放大之后會不會存在間隙，這個間隙是否會導致圖像“發虛”呢？ ? 做法如下： ? 先將目標圖像的像素位置映射到原圖像的對應位置上，然后把通過插值計算得到的原圖像對應位置的像素值作為目標圖像相應位置的像素值。 ? 這樣操作之后是不是就沒有間隙了。這就是插值算法要干的事了。1080P目標圖像中的(0,0)位置就映射到720P原圖像的(0,0)位置，取原圖像(0,0)位置的像素值作為目標圖像(0,0)位置的像素值。目標圖像的(1,1)位置就映射到原圖像中的(0.67,0.67)位置。最后，通過原圖像已有像素插值得到(0.67,0.67)位置的像素值，并將該像素值作為目標圖像(1,1)位置的像素值。下圖中，顯示了720p放大到1080p的圖示和720p縮小到360p的圖示。 ?

? 通過這個演示，可以總結一下圖像縮放的一般過程： ?

放大過程對于1080P目標圖像中的每一個像素點(x,y)，我們只需要將它映射到 720P原圖像的(x / 1.5,y / 1.5)位置，通過原圖像已有的像素值插值得到(x / 1.5,y / 1.5)的像素值就可以了。

縮小過程對于360P目標圖像中的每一個像素點(x,y)，我們只需要將它映射到720P原圖像的(x * 2,y * 2)位置，通過原圖像已有的像素值插值得到(x * 2,y * 2)的像素值就可以了。

然后二者的操作過程是，遍歷一下目標圖像中的每一個像素點位置，都能找到他們在原圖像中的映射位置，并通過插值求出映射位置的像素值，這樣就可以得到目標圖像了 ? 我們可以推測出，縮放的代碼邏輯是： ?

獲取目標圖像的寬高；

然后獲取獲取像素，完成像素插值

將處理過的像素創建新的圖像

不用著急，后面可以驗證該推測。 ? 縮放的通用表達式 ? 假設原圖像的分辨率是 w0 x h0，我們需要縮放到 w1 x h1。那我們只需要將目標圖像中的像素位置(x,y)映射到原圖像的(x * w0 / w1,y * h0 / h1)，再插值得到這個像素值就可以了，這個插值得到的像素值就是目標圖像像素點(x,y)的像素值。注意，(x * w0 / w1,y * h0 / h1)絕大多數時候是小數。這就是圖像縮放算法原理的通用表達示圖如下： ?

? 目前比較流行的插值算法基本有三種。 ? ?

插值算法

最近鄰插值算法 ? 最近鄰插值算法是一種基本的圖像插值算法，它的基本思想是對于待插值像素的位置，選擇距離該位置最近的一個已知像素值作為插值結果。因此，該算法得名為“最近鄰插值”。 ? 最近鄰插值算法的具體實現過程如下： ?

確定待插值像素位置，假設其坐標為(x,y)。

找到離(x,y)最近的已知像素，假設其坐標為(x1,y1)。

將該已知像素的像素值賦值給待插值像素。

還是看圖像從720p放大到1080p，這個例子，我們上面說了縮放的原理就是映射像素，即將目標圖像的像素映射到原圖像。 ? 1080p假設(2,2)的位置，最鄰近插值法的取值過程是： ? 映射到720P圖像，映射位置是(2 * 1280 / 1920,2 * 720 / 1080)，也就是(1.33,1.33)位置，其周圍4個像素分別是(1,1)、(1,2)、(2,1)和(2,2)，很明顯(1,1)離(1.33l,1.33)位置最近，那我們取原圖像(1,1)的像素值賦值給1080P圖像的(2,2)位置的像素點。 ?

? 左圖為放大過程，右圖為放大時取值圖示： ?

所以1080待插值的位置(2,2)

找到了離(2,2)最近的已知像素(1.33,1.33)

將(1.33,1.33)位置的像素賦值給(2,2)，完成插值。

代碼實現

Java代碼開發

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https://blog.csdn.net/weixin_32024145/article/details/114813888

使用Android JNI開發

使用opencv 庫開發，因為需要獲取像素等操作，最核心的代碼為：??